Dynamic Oscillating Search Algorithm for Feature Selection

0317356 - ÚTIA 2010 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Somol, Petr - Novovičová, Jana - Grim, Jiří - Pudil, Pavel
Dynamic Oscillating Search Algorithm for Feature Selection.
[Dynamické oscilační vyhledávání pro výběr příznaků.]
ICPR 2008 Proceedings (Int. Conf. on Pattern Recognition). Tampa, Florida: IEEE Computer Society, 2008, s. 2308-2311. ISBN 978-1-4244-2174-9.
[ICPR 2008 (Int. Conf. on Pattern Recognition). Tampa, Florida (US), 07.12.2008-11.12.2008]
Grant CEP: GA MŠMT 1M0572; GA AV ČR 1ET400750407
Grant ostatní: GA ČR(CZ) GA402/03/1310; GA MŠk(CZ) 2C06019
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
Klíčová slova: feature selection * subset search * sequential search * oscillating search * subset size optimization
Kód oboru RIV: BD - Teorie informace
http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/RO/somol-dynamic oscillating search algorithm for feature selection.pdf

We introduce a new feature selection method suitable for non-monotonic criteria, i.e., for Wrapper-based feature selection. Inspired by Oscillating Search, the Dynamic Oscillating Search: (i) is deterministic, (ii) optimizes subset size, (iii) has built-in preference of smaller subsets, (iv) has higher optimization performance than other sequential methods. We show that the new algorithm is capable of over-performing older methods not only in criterion maximization ability but in some cases also in obtaining subsets that generalize better.

Představujeme novou metodu výběru příznaků vhodnou pro nemonotonní kritéria, tedy pro výběr příznaků typu Wrapper. Inspirováno oscilačním vyhledáváním, nové dynamické oscilační vyhledávání: (i) je deterministické, (ii) optimalizuje velikost podmnožiny, (iii) má vestavěn mechanizmus upřednostnění menších podmnožin, (iv) má silnější optimalizační schopnost než ostatní sekvenční metody. Ukazujeme že nový algoritmus je schopen nejen nalézat řešení blíže optimu ve smyslu optimalizovaného kritéria, ale které také lépe zobecňuje.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0167022